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Enregistrement W2918877711 · doi:10.7202/1055858ar

Une synthèse de la littérature portant sur les enjeux philosophiques liés à l’intégration des TIC en éducation musicale

2019· article· fr· W2918877711 sur OpenAlexaffvenue
Jean‐Philippe Després, Francis Dubé

Notice bibliographique

RevueRevue musicale OICRM · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les technologies numériques sont désormais bien implantées dans les programmes d’éducation musicale. Toutefois, les musiciens éducateurs ne disposent pas encore de fondements philosophiques tenant compte des changements provoqués par l’utilisation des TIC en enseignement de la musique. Cet article a pour objectif d’exposer les principaux enjeux philosophiques liés à l’intégration des TIC en éducation musicale. Pour ce faire, nous présentons d’abord les principaux arguments pour et contre l’intégration des TIC dans le domaine de l’éducation en général, afin de situer le sujet traité dans un contexte plus global. Ensuite, nous abordons le thème des TIC sous l’angle spécifique de l’éducation musicale. De façon plus précise, nous brossons un tableau des effets qu’ont les TIC sur l’environnement musical actuel et nous proposons une définition des TIC dans le contexte de l’éducation musicale. Ensuite, nous présentons les enjeux philosophiques concernant l’intégration des TIC en éducation musicale autour de trois axes : le pédagogique, le sociétal et le professionnel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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